Les meubles intelligents sont au stade embarrassant de « techniquement réalisable, mais l’expérience n’est pas encore arrivée ». Les problèmes structurels à l’origine de la prospérité du marché sont principalement dus au déséquilibre entre la conception et l’application des algorithmes, et l’optimisation des algorithmes est la clé pour briser la situation.
Six points sensibles doivent être résolus de toute urgence. En termes de confidentialité et de sécurité, le risque de fuite de données biologiques sensibles est important, et seulement 15 % des produits divulguent des plans d’anonymisation des données. Des produits tels que les matelas intelligents peuvent surveiller en temps réel des données biologiques sensibles telles que la fréquence cardiaque, la respiration et les mouvements du corps.
Si les données sont divulguées ou utilisées de manière abusive dans le cloud, cela entraînera de graves dommages aux droits et intérêts des utilisateurs.
Les îlots Internet sont causés par une mêlée de protocoles et une coordination insuffisante des algorithmes.
Plusieurs protocoles tels que Zigbee et Bluetooth Mesh cohabitent et les protocoles propriétaires des fabricants se superposent, ce qui oblige les utilisateurs à déployer plusieurs passerelles. Même si le protocole Matter a été lancé, il est difficile de mettre à niveau les appareils existants et la capacité de coordination entre protocoles au niveau de l’algorithme est insuffisante, ce qui exacerbe encore les obstacles à l’interconnexion des appareils.
Le phénomène de pseudo-intelligence est courant.
Un grand nombre de produits ne réalisent que la simple superposition « meuble + module Wi-Fi ». Les utilisateurs doivent toujours ouvrir manuellement l’application pour fonctionner, et l’algorithme ne réalise pas une véritable perception basée sur la scène ni un service actif. La boîte noire de l’algorithme entraîne un manque de confiance des utilisateurs.
Lorsque le lit intelligent relève soudainement la tête au milieu de la nuit ou que le canapé intelligent ajuste son angle sans raison, les utilisateurs sont souvent confus, voire effrayés. L’absence de module d’intelligence artificielle explicable (XAI) rend impossible l’explication de la logique décisionnelle à l’utilisateur.
Il existe un déséquilibre entre un coût élevé et un faible rendement. Le coût des matelas intelligents avec surveillance de base du sommeil est plus de 300 % plus élevé que celui des matelas ordinaires.
Cependant, la précision de l’analyse des données de sommeil par l’algorithme est insuffisante et l’amélioration perçue par les utilisateurs est limitée. Il y a un manque de conception adaptée au vieillissement. La plupart des produits sont conçus pour les jeunes, avec de petites polices et des opérations compliquées.
Une enquête de 2024 a montré que le taux d’abandon des meubles intelligents pour les utilisateurs de plus de 65 ans atteint 67 % et que l’algorithme n’a pas été adapté et optimisé pour les habitudes d’utilisation du groupe des personnes âgées.
Les données du marché montrent que le marché mondial du meuble intelligent atteindra environ 68 milliards de dollars américains en 2025, dont 27 % en Chine. Il devrait dépasser 150 milliards de dollars américains en 2030, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 16,3 %, ce qui indique un énorme potentiel de croissance du marché. Parmi les pistes segmentées, les lits intelligents, les tables réglables en hauteur et les canapés intelligents sont en tête du taux de croissance.
Les utilisateurs sont très disposés à utiliser des fonctions intelligentes. Cependant, le faible taux de rachat de 34 % reflète que l’expérience basée sur l’algorithme ne répond pas aux attentes.
La marque leader traite 120 millions de données sur le sommeil chaque jour et le modèle est mis à jour toutes les deux semaines, démontrant l’intensité de l’investissement dans l’algorithme.
Trois cas de référence confirment la valeur de l’algorithme.
8 Sleep Pod 4 utilise l’algorithme RNN pour analyser l’état du sommeil et le combine avec un traitement local pour protéger la confidentialité, augmentant ainsi la durée du sommeil profond de 22 minutes.
Ce produit intègre 10 capteurs de pression fins + 2 thermistances, utilise un réseau neuronal récurrent (RNN) pour analyser les phases de sommeil et capture avec précision l’état de sommeil de l’utilisateur. Le point fort de son algorithme est la régulation thermique active, qui détermine le temps d’endormissement en fonction de la variabilité de la fréquence cardiaque (VRC) et démarre le chauffage du matelas 20 minutes à l’avance, réduisant ainsi le temps d’endormissement de 37 %.
Lege iE5 s’adapte aux habitudes des utilisateurs grâce à l’apprentissage par renforcement PPO, réduisant le taux de faux rappels à 9 %.
Le produit dispose d’un accéléromètre à trois axes intégré pour détecter les micro-mouvements du bras, et utilise l’apprentissage par renforcement (algorithme PPO) pour déterminer l’état de « travail concentré » et « repos et distraction » de l’utilisateur, et connaître les habitudes d’interruption de l’utilisateur.
Xiaomi Smart Sofa utilise un algorithme de clustering pour détecter les postures assises et les liens avec l’écosystème pour améliorer l’expérience, avec un NPS de 62. Ce produit est équipé d’une puce vocale hors ligne et d’un radar à ondes millimétriques, et utilise des algorithmes tels que le clustering DBSCAN et l’estimation des points d’articulation humaine pour détecter la posture assise et la fréquence respiratoire de l’utilisateur.
Lorsqu’il est jugé « affaissé », le support lombaire de l’airbag se gonfle automatiquement jusqu’à la courbure normale de la colonne lombaire, tout en favorisant la liaison écologique.
La technologie adaptée aux algorithmes constitue le support principal. La détection des signes vitaux sans contact utilise le réseau hybride 1D-CNN + LSTM, combiné à DP-SGD pour garantir la confidentialité, avec une précision de 94,7 %.
Le cadre de liaison adaptative réduit le nombre d’ajustements manuels de 76 % grâce à l’apprentissage par renforcement et à l’apprentissage fédéré.
La technologie XAI fournit des explications sur la prise de décision, augmentant ainsi la satisfaction des utilisateurs de 53 %.
Au cours des cinq prochaines années, l’IA générative va remodeler l’expérience interactive, les algorithmes promouvront les avertissements sanitaires en percées au niveau médical, et l’IA verte deviendra une orientation du développement durable, mais les défis éthiques et réglementaires doivent être relevés.
À cette fin, les consommateurs doivent prêter attention à la confidentialité et à l’expérience, les développeurs doivent implanter des modules informatiques de confidentialité et XAI, les entreprises promeuvent les normes de l’industrie et les autorités de régulation renforcent la protection de la vie privée et la prise en charge du vieillissement.
La valeur du mobilier intelligent réside dans l’algorithme au service des humains. Ce n’est qu’en nous concentrant sur l’optimisation des algorithmes et la collaboration multipartite que nous pourrons résoudre les problèmes et promouvoir un développement de haute qualité de l’industrie.
